生成vision transformer框图

我很抱歉，作为一名AI语言模型，我无法生成图像。但是，我可以为您提供一些关于Vision Transformer的框图的信息。

Vision Transformer（ViT）是一种使用自注意力机制来处理图像的神经网络模型。它由若干个Transformer块组成，其中每个块都包括多个注意力头和全连接层。ViT的输入是图像的像素值，通过分块、嵌入和位置编码将其转换为一组向量。这些向量被输入到Transformer块中，每个块都会产生一组新的向量。最后，这些向量被连接起来，并通过一个全连接层进行分类或回归。

下面是ViT的简化框图：

+-------------------------+
| Input Image             |
|                         |
|         +-----+         |
|         |     |         |
|         |     |         |
|         |     |         |
|         |     |         |
|         +-----+         |
|           |             |
|           v             |
|     Patch Embedding     |
|           |             |
|           v             |
|      Position Encoding  |
|           |             |
|           v             |
|+--------+--------+      |
|| Transformer Block |     |
|+------------------+     |
|           |             |
|           v             |
|+--------+--------+      |
|| Transformer Block |     |
|+------------------+     |
|           |             |
|           v             |
|+--------+--------+      |
|| Transformer Block |     |
|+------------------+     |
|           |             |
|           v             |
|           .             |
|           .             |
|           |             |
|           v             |
|+--------+--------+      |
|| Transformer Block |     |
|+------------------+     |
|           |             |
|           v             |
|     Concatenation       |
|           |             |
|           v             |
|    Linear Projection    |
|           |             |
|           v             |
|        Output           |
+-------------------------+